代谢组学在肺癌中的临床应用研究

大连医科大学硕士学位论文代谢组学在肺癌中的临床应用研究姓名：赵丽丽申请学位级别：硕士专业：肿瘤学指导教师：邹丽娟20090601代谢组学在肺癌中的临床应用研究作者：赵丽丽学位授予单位：大连医科大学相似文献(8条)1.学位论文王涛基于NMR的代谢组学数据处理平台Automics的实现及其初步应用研究2008代谢组学(metabolomics)是新近发展起来的重要的系统生物学研究方法。它是对病理，生理刺激或基因改变时生物体系的动态代谢响应所进行的多参数定量分析，它是以组群数据分析为基础，以高通量检测和数据处理为手段，以信息建模与系统整合为目标的系统生物学方法。代谢组学研究目前正处于快速发展的阶段，发展新的数据处理方法，开发新的数据处理工具，是代谢组学重要的研究内容和发展动力。本论文实现了一个集成的，基于NMR的代谢组学数据处理平台Automics；并使用它对相关应用进行了初步的分析研究。主要工作内容包括：br　　1).实现了基于Windows操作系统的，高度整合的代谢组学数据处理平台Automics。目前，整合的代谢组学数据处理平台还很少，研究人员往往要搜集不同的工具软件，来处理图谱，分析数据。同时，传统的NMR单个图谱处理模式有两个主要缺点，一是处理效率低下，二是人为介入因素可能会导致不同图谱处理方式的不一致，影响最终数据模型的可靠性。Automics提供了高通量的自动化图谱处理模块，可以解决这些问题。该平台包括以下模块：br　　(A).自动化的图谱处理模块。包含快速傅立叶变换，自动化相位校正，基线校正，图谱校准以及图谱量化等功能。br　　(B).功能较为强大的图谱手工处理模块。该模块作为对自动化方法的补充，提供包括图谱的显示，标注，放大，缩小，移动，编辑，对比，以及手工相位校正，基线校正和图谱校准等功能。br　　(C).数据表格处理模块。支持对文本文件和excel文件的导入导出，支持常用的编辑功能以及按照行列的数种日常统计分析。br　　(D).模式识别模块。提供主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)，偏最小二乘法分析(PartialLeastSquares，PLS)，以及支撑向量机(SupportVectorMachine，SVM)等分析手段。br　　(E).提供常用的辅助功能。包括强大的表达式计算工具，网络资源检索工具。br　　2).使用Automics，对三个应用方面的代谢组学数据进行了分析：br　　(A).对转入抗除草剂bar基因的转基因拟南芥和野生拟南芥叶子提取液进行了代谢指纹分析。选择T-DNA插入位点分别位于特定基因内含子区，外显子区，基因上游和基因下游的四种转基因拟南芥和野生型拟南芥进行研究。结果发现野生型和突变型群体之间在某些游离态氨基酸代谢水平上存在统计意义上的差异。最显著的差异是某些游离态氨基酸代谢水平下调。对于这种差异，需要进一步的实验来辅证和解释。br　　(B).对两个批次II型糖尿病样品进行了分析。从PCA和PLS分析得到的结果得出，糖尿病类别中血清的低密度脂蛋白(LDL)，乳酸(lactate)和葡萄糖(glucose)这几种代谢物水平，相比较正常类别，呈上升趋势。这和糖尿病的关键性状是非常吻合的，这对于糖尿病代谢分析及并发症的研究，具有很好的提示意义。br　　(C).对一批结肠癌，肺癌，乳腺癌和正常样品进行了分析。经过正交信号校正(DOSC)之后的PLS模型显示正常类别和癌症类别之间存在着比较显著的差异，它们在第一个主成分方向上获得了最佳的区分效果，对应的负载(loading)揭示两个类别之间主要差异体现在：乳腺癌类别中低密度脂蛋白(LDL)和特低密度脂蛋白(VHDL)等代谢物水平要比正常类别高，而在结肠癌和肺癌之中则相反，这与之前文献报道一致，另外，三种癌症之中，脂类和一些糖蛋白水平普遍升高。PLS模型显示对未知样品的预测达到比较高的准确程度。应用支撑向量机方法(SVM)，能够提高预测的准确度。虽然还有挑战性的工作需要完成，但依然是对癌症早期诊断的一个有益探索。2.学位论文周京琳采用基于'1H-NMR的代谢组学方法对口腔鳞癌患者血浆的初步分析2006口腔鳞癌(oralsquamouscellcarcinomaOSCC)是头颈部常见的恶性肿瘤，占口腔癌的80[％]以上，其患病率和死亡率占恶性肿瘤的第六位，近年来其发病率有增加和发病年轻化的趋势。目前治疗的效果尚不能令人满意，原因是现在癌症的治疗都是一种“癌后治疗”，即在癌症已形成之后才进行各种治疗。如能在癌症形成之前就发现细胞形态的某些前驱性变化或癌症的生化标志物，对其进行治疗将癌变过程阻遏在癌前阶段，定将获得良好的疗效。随着后基因时代的到来，生物技术的快速发展，对原癌基因(myc癌基因、ras癌基因家族)、抗癌基因(p16、p53、Rb)的鉴定和描述已通过分子生物学方法完成，蛋白质组(proteome)研究也建立了如肺癌、乳腺癌等实体肿瘤表达的蛋白质数据库，确立了相应的蛋白质标记物。而肿瘤的发生、发展与转移是在环境和遗传因素共同作用下，由多基因参与，经过多步骤、多阶段复杂的生物学演变过程而形成的疾病。其调控机制十分复杂。基因组学和蛋白质组学都忽略了整体器官中动态的代谢状态，不能提供可以了解生物体中整体细胞功能的信息。所以，就需要寻求一种新的方法来获得肿瘤在生物体内的整体生物信息，代谢组学方法为此提供了良好的技术平台。基于高分辨率核磁共振(nudearmaleficresonanceNMR)技术的代谢组学在生物体液研究方面得到广泛应用，利用NMR对完整器官或组织细胞内许多微量代谢组分进行检测，可得到相应的生物体代谢物信息，研究这些组分的NMR图谱，综合分析这些信息所反映的生物学意义，可以了解生物体代谢的规律，找寻肿瘤发生、发展机制和特征性代谢物。本研究的目的是通过采用'1H-NMR的代谢组学方法对口腔鳞癌患者及正常人血液代谢物进行分析比较，找寻两者的差异点，用以探讨采用该方法研究口腔鳞癌的特征性代谢物方面的可能性。完整的'1H-NMR代谢组学分析的流程包括样品的采集和预处理、数据的采集和数据的分析及解释。整个分析过程应能尽可能地保留和反映总的代谢产物的信息。因此，本研究包括了以下内容：1．人血浆的'1H核磁共振图谱数据的获取本实验严格制定样本的纳入及排除标准，尽量排除外在的干扰因素。对样本进行了高速低温离心处理、冻干处理、预饱和处理、核磁仪的ZGPR脉冲序列在水峰处进行重复测试的方法将水峰进行压制等一系列措施，从而获得了血浆样本的核磁图谱。2．血浆样本的核磁图谱数据化处理及分析血浆样本经核磁共振检测后，产生了大量而多维的原始数据，通过合理应用一系列的化学计量学和多元统计分析方法，达到简化数据，寻找特征性化合物的目的。本实验采用非监督性模式分析的主成分分析法(PfindpflComponentAnalysis，PCA)进行分析，通过主成分的得分图及载荷图，我们可以较清晰地区分口腔鳞癌患者的血浆和正常对照，结合文献，对表现为最大贡献率地化学位移点进行分析及预测。3．实验结果通过分析获得了贡献率最大的化学位移值是δ3.5199ppm,其次为δ3.0785ppm、δ3.2807ppm，这些结果说明以上几个化学位移值是区分OSCC患者血浆的代谢图谱和正常对照的关键点。这几个化学位移值在核磁波谱中均位于糖基化合物的信号区内，可能是与肿瘤患者体内的糖酵解增加、肿瘤细胞的分裂、增殖以及蛋白的过糖基化有关。综上所述：基于'1H-NMR的代谢组学可以较好的将口腔鳞癌患者的血浆和正常对照进行区别，未来可以利用该方法筛选出具有特征性的化合物，并可作为寻找口腔鳞癌的特征性标志物的有效方法。3.会议论文杨芹.王媛.许国旺基于LC+LC/MS方法的肺癌代谢组学研究2009本实验以一种新的LC+LC流路同时对正常入及肺癌病人尿样中的亲水和疏水组分进行分析，并经多变量数据分析，得到一系列既有亲水性也有疏水性化合物的潜在生物标记物。4.学位论文汤靓DEN诱导大鼠肝癌模型的代谢组学研究2010[研究目的]肝细胞性肝癌(简称肝癌，HepatocellularCarcinoma，HCC)是我国最常见的恶性肿瘤之一，目前的研究认为：肝炎病毒感染及其他致癌因素是肝癌发生的主要外因。同时，肝癌和其它恶性肿瘤一样，其发生发展是由体内多基因多蛋白参与、多步骤协同的复杂过程。寻找肝癌发生、发展过程中的相关代谢产物有助于研究肝癌发生及发展的机制，从而为肝癌的预防、诊断及治疗提供理论基础。组学概念的提出为研究者提供了一个整体研究疾病的新思路，基因组学、转录组学、蛋白组学等已经不为大家所陌生，作为系统生物学最下游的代谢组学，是一门新的科学，主要研究生物体对病理生理刺激或基因修饰所产生代谢物的质和量的动态变化规律。这种整体的研究模式可全面了解代谢物质在疾病发生、发展过程中的变化规律，对发病机制研究以及疾病的诊断、治疗和疗效评估具有重要意义。因此，我们采用该理论，结合现代生物质谱技术，对DEN诱导大鼠肝炎—肝硬化—肝癌模型以及慢性肝炎、肝硬化和肝癌病人进行代谢组学研究。本研究拟首先通过DEN诱导建立大鼠肝炎—肝硬化—肝癌动物模型，观察在不同发展阶段血浆代谢小分子的变化情况，从中找出不同发展阶段大鼠血浆中潜在的代谢物分子标签；然后对模型肝脏组织进行代谢组研究，并与疾病的发展阶段进行关联；最后将这些代谢物分子标签在人血浆中进行验证，观察其对肝癌的预测能力。[研究方法]1.建立DEN诱导大鼠肝炎—肝硬化—肝癌模型；2.模型不同阶段大鼠血浆的代谢组检测；3.基于大鼠血浆代谢组的预测模型建立；4.潜在大鼠血浆代谢产物分子标志物的筛选及鉴定；5.模型不同阶段大鼠肝脏组织的代谢组检测；6.基于大鼠肝脏组织代谢组的预测模型建立；7.潜在血浆代谢产物分子标志物在肝炎、肝硬化、肝癌病人血浆中的验证及筛选。[结果]1.DEN诱导的大鼠肝癌模型可以很好的模拟人肝炎—肝硬化—肝癌的发展进程；2.大鼠血浆的代谢组检测发现相对于NC组而言，DEN组大鼠在炎症期、硬化期及肝癌期，分别有382个、427个以及445个代谢物离子有显著性差异，其中又分别有253个、330个以及383个代谢物离子升高；3.基于大鼠血浆代谢组数据建立的PLS-DA分析模型，计算出5个主成份，前两个主成份可以分别表示致癌过程及年龄增长的代谢物变化；4.基于肝癌阶段与非肝癌阶段代谢组数据建立的OPLS模型，筛选出对模型贡献最大的50个变量，其中一半与HCC正相关，另一半与非HCC正相关；5.用这50个代谢产物另外建立PLS-DA模型，计算出两个主成份，模型能够很好地区分炎症期、硬化期和肝癌期三个阶段；6.对50个代谢产物进行鉴定，发现包括氨基酸、胆汁酸、磷脂、游离脂肪酸、神经鞘氨醇以及肉碱等；7.基于大鼠肝脏组织的代谢组检测发现相对于NC组而言，DEN组大鼠在炎症期、硬化期及肝癌期，分别有326个、337个以及631个代谢物离子有显著性差异，在肝癌和肿瘤邻近组织中也发现有578个代谢产物存在差异，瘤旁组织与肝硬化组织更为接近，只有146个代谢产物不同；8.基于大鼠肝脏组织代谢组数据建立的PLS-DA模型，计算出三个主成份，模型能够很好地区分炎症期、硬化期和肝癌期三个阶段；9.基于大鼠肝癌组织和肿瘤邻近组织代谢组数据建立的OPLS模型，发现牛磺酸结合胆汁酸是最重要的代谢产物；10.人血浆的代谢组与上述50个不同代谢产物相比，共有29个可以配对上；11.用这29个代谢产物所建立的PLS-DA模型，能够很好地区分肝炎、肝硬化及肝细胞癌病人；12.二元logistic回归进行计算，方程式显示如下(1，2)：prob=1/1+e-z(1)z=4.08-X11.43×10-5-X21.43×10-5+X31.33×10-6+X47.76×10-6+X56.57×10-6(2)5个代谢产物进入最后的肝癌预测方程。这些产物包括：二氢(神经)鞘氨醇(Measuredmass：3